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Notice bibliographique
Résumé
Acknowledgements: The authors would like to express their sincere thanks and appreciation to Dr. Michael Hoy, Dept. of Economics, University of Guelph, for many helpful discussions of and insightful comments on the analytical model. This work was made possible through a grant from the Richard Ivy Foundation, Toronto Ontario, and a dissertation fellowship from Resources for the Future. 1 Conservation Contracts under Asymmetric Information This paper analyses incentive problems involved in private management of publicly owned natural resources. The paper contributes to defining the regulatory role in creating an optimal information environment to maximize welfare from joint public and private good provision. Contract structures are developed to induce optimal conservation of public goods and services under differing assumptions about adverse selection and moral hazard. The associated contracting costs are increasing in the degree of information asymmetry, the total cost of conservation, and the difference in conservation costs across sites with different conservation values. The results imply that conservation contracts to mitigate moral hazard and adverse selection are welfare improving if efficiency gains from private management outweigh contracting costs induced by information asymmetries between regulator and the private sector managers. During institutional transformations, the regulator can choose to retain specific types of information, or to invest in monitoring activities, to reduce the costs of asymmetric information. 2 Conservation Contracts under Asymmetric Information 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».